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我国上市公司经营失败预测实证研究
时间:2011-01-23 浏览次数:1310次 无忧论文网
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<STRONG>[中文摘要]</STRONG>     经营失败的公司对于其竞争者以外的其它关系人是个沉重打击。如何尽早预测公司前景,是公司关系人关注的课题。本文回顾了国内外较多使用的预测方法和模型,在总结经验的基础上,选取财务比率变量和综合变量,利用国内上市公司的多方面信息建立预测模型,对国内公司经营成败进行预测。文章从2000、2001年符合本文总体标准的上市公司中,分组选取共262家作为样本,采用剖面分析和单变量方法对变量的时间特点及两类公司单变量的差异进行观察,然后用多变量方法建立预测模型。首先用LRM(LPM)和Logistic方法,对2001年123家样本的t-2、t-3两个年度分别进行逐步回归,为选择合适的解释变量提供依据。确定最终入选变量后,根据2001年样本t-2、t-3年度的信息以及全部样本的t-2年信息分组分别建立Fisher判定模型,而用全部样本的t-2年信息分组分别建立Logistic模型。通过这些模型比较各种变量的解释能力,比较不同预测时间提前量、不同样本容量和结构、不同方法对模型误判率的影响。第一章回顾了我国政府对于经营失败风险监管的历史。正是相关法律、规章体系的建立和完善,使得进行类似的分析对于多数关系人更有意义。本章还分析各类关系人对于经营失败预测关注的原因。第二章首先对国外经营失败预测研究的历史和重要文献、国内部分论文的结果进行概述,同时简要介绍了失败预测规范研究的相关理论、实证研究应用的方法和实证研究模型使用的解释变量的来源。在此基础上,结合国内实际情况,总结了此前国内外相关研究的经验,提出在国内上市公司应用模型需要进行的改进,作为本文实证研究的切入点。第三章是本文的主要部分。进行实证研究之前,先对经营失败概念进行分析,并介绍文中使用的一些数学方法。在研究设计中,详细描述研究对象和候选变量的选定标准,重点突出本文和以往国内研究在设计和内容的不同。构造样本后采用单变量方法和LRM(LPM)模型、Fisher判定模型、Logistic概率模型三种多变量方法对样本进行分析、判定,得出结论。第四章汇总前一章实证研究的结论,指出研究中存在的一些问题,同时就多变量模型改进方法提出思考。
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